I ribassi in un mercato rialzista devono essere acquistati, specialmente su progetti con grandi catalizzatori. Sappiamo tutti che l'AI è la narrativa di questo ciclo, iniziata da ai16z e Virtuals lo scorso anno. La mia scommessa è che il mercato si concentrerà su tecnologie più complesse e sofisticate come i VLA, e lasciami spiegarti perché. I LLM (Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni) leggono e scrivono principalmente testo: sono ottimi per spiegare, pianificare e generare istruzioni, ma non controllano di per sé motori o interagiscono con il mondo fisico (come potresti aver sperimentato con chatgpt). I VLA (Modelli di Visione Linguaggio Azione) si differenziano dagli LLM in quanto sono sistemi multimodali che osservano le cose (visione), comprendono istruzioni (linguaggio) e producono direttamente azioni. È come dire a un robot di prendere una tazza rossa e poi muovere il suo braccio per farlo. I VLA sono addestrati su esempi che abbinano immagini/video + istruzioni + tracce di azione reali (come un robot si è effettivamente mosso), e devono funzionare rapidamente e in sicurezza in tempo reale. Gli LLM, dal canto loro, sono addestrati su enormi collezioni di testo e si concentrano su ragionamento e compiti linguistici. TL;DR: Gli LLM pensano e parlano mentre i VLA vedono, ragionano e agiscono. Come puoi vedere, i VLA sono un'aggiunta importante agli LLM e abiliteranno notevolmente la prossima innovazione da 0 a 1 nell'economia complessiva che sarà la robotica. La maggior parte dei fondi di investimento sta allocando una grande parte dei loro investimenti in questo settore, visto come la prossima evoluzione logica nell'industria dell'AI. Ho già fatto un post tempo fa sul leader attuale nel mercato delle criptovalute, @codecopenflow, che non ha raccolto capitali (lancio equo) ma sta già spedendo prodotti all'avanguardia e attualmente ha un FDV di $23M. Per informazione, altri concorrenti crypto hanno raccolto $20m ( @openmind_agi) a quello che probabilmente è un FDV di $200M a $300M ++ mentre nessun prodotto o comunità è stata costruita e spedita finora. Ciò che rende Codec un progetto leader nel settore è che affrontano un collo di bottiglia cruciale nella robotica e nell'AI, che è la difficoltà di far interagire tutti gli strumenti AI insieme. Lasciami spiegare. Il loro ultimo rilascio, OPTR (operatore), è un toolkit che aiuta a costruire operatori capaci di interagire su più piattaforme come robot, desktop, browser o simulazioni. L'obiettivo di un operatore è vedere, ragionare e agire (VLA) sia nei mondi digitali (computer) che fisici (robot). Questo toolkit funge da infrastruttura fondamentale per i team robotici che mirano a testare il loro prodotto e migliorare l'intero processo fornendo un'esperienza unificata invece di esperienze separate per browser web, simulazioni o robot. Questo rende essenzialmente l'operatore adattivo e autonomo indipendentemente dal suo ambiente. Quindi capisci, farà risparmiare molto tempo alle aziende e agli sviluppatori che in precedenza dovevano seguire ogni passaggio manualmente e dove puoi risparmiare tempo puoi risparmiare denaro. Consentirà anche a Codec di costruire i propri progetti di operatori e lanciare nuove capacità relativamente rapidamente sul mercato, in particolare attraverso il loro marketplace. TL;DR: Probabilmente hai visto video di robot che piegano fazzoletti, ordinano scatole o saltano su vari elementi. Sono stati tutti addestrati per questo caso d'uso molto specifico, e sfortunatamente, una competenza non può essere riutilizzata in un altro ambiente come potrebbe fare un umano. OPTR di Codec risolve questo rendendo le competenze trasferibili tra ambienti e situazioni, rendendo l'addestramento e lo sviluppo molto più veloci e meno costosi per le imprese. Ecco perché Codec è così interessante nell'unificare il mondo digitale con il mondo fisico. $CODEC, Coded.